人工智能-八数码游戏问题

人工智能-八数码游戏问题
人工智能-八数码游戏问题

实验一:八数码游戏问题

一、八数码游戏问题简介

九宫排字问题(又称八数码问题)是人工智能当中有名的难题之一。问题是在3×3方格盘上,放有八个数码,剩下第九个为空,每一空格其上下左右的数码可移至空格。

问题给定初始位置和目标位置,要求通过一系列的数码移动,将初始位置转化为目标位置。

(a)初始状态(b)目标状态

图八数码游戏

二、实验目的

1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程;

2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用;

3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。

三、实验的思路

八数码问题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。

例如:

(a) 初始状态 (b) 目标状态

图1 八数码问题示意图

1.启发函数设定

由八数码问题的部分状态图可以看出,从初始节点开始,在通向目标节点的路径上,各节点的数码格局同目标节点相比较,其数码不同的位置个数在逐渐减少,最后为零,因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息,利用这个信息来扩展节点的选择,减少搜索范围,提高搜索速度。

2.搜索过程:(搜索采用广度搜索方式,利用待处理队列辅助,逐层搜索(跳过劣质节点))

a、把初始数码组压入队列;

b、从队列中取出一个数码组节点;

c、扩展子节点,即从上下左右四个方向移动空格,生成相应子节点:

d、对子节点数码组作评估,是否为优越节点,即其评估值是否小于等于其父节点加一,是则将其压入队,否则抛弃。

e、判断压入队的子节点数码组(优越点)的评估值,为零则表示搜索完成,退出搜索;

f、跳到步骤2;

四、数据结构的设计

数码结构体

typedef struct node//八数码结构体

{

int form[N][N];//数码组

int evalue;//评估值,差距

int udirec;//所屏蔽方向,防止往回推到上一状态,1上2下3左4右

struct node *parent;//父节点

}Graph;

Graph *Qu[MAX];//队列

Graph *St[MAX];//堆栈

五、实验过程及代码

#include } //设计了搜索深度范围,防止队列内存越界

#include

#include

#define N 3 //数码组大小

#define Max_Step 50 //最大搜索深度

#define MAX 50

typedef struct node//八数码结构体

{

int form[N][N];//数码组

int evalue;//评估值

int udirect;//所屏蔽方向,防止往回推到上已状态,1上2下3左4右struct node *parent;//父节点

}Graph;

Graph *Qu[MAX]; //队列

Graph *St[MAX]; //堆栈

/////////打印数码组

void Print(Graph *The_graph)

{

int i,j;

if(The_graph==NULL)

printf("图为空\n");

else

{

printf("---------------------\n");

for(i=0;i

{

printf("|\t");

for(j=0;j

{

printf("%d\t",The_graph->form[i][j]);//遍历打印

}

printf("\t|\n");

}

printf("|\t\t\t差距:%d\t|\n",The_graph->evalue);//差距显示

printf("---------------------\n");

}

}

/////////评价函数

int Evaluate(Graph *The_graph,Graph *End_graph)

{

int valute=0;//差距数

int i,j;

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

if(The_graph->form[i][j]!=End_graph->form[i][j])

{

valute++;

}

}

}

The_graph->evalue=valute;

return valute;

}

/////////移动数码组

Graph *Move(Graph *The_graph,int Direct,int CreatNew_graph) {

Graph *New_graph;

int HasGetBlank=0;//是否获取空格位置

int AbleMove=1;//是否可移动

int i,j,t_i,t_j,x,y;

for(i=0;i

{

for(j=0;j

{

if(The_graph->form[i][j]==0)

{

HasGetBlank=1;

break;

}

}

if(HasGetBlank==1)

break;

}

//printf("空格位置:%d,%d\n",i,j);

t_i=i;

t_j=j;

//移动空格

switch(Direct)

{

case 1://上

t_i--;

if(t_i<0)

AbleMove=0;

break;

case 2://下

t_i++;

if(t_i>=N)

AbleMove=0;

break;

case 3://左

t_j--;

if(t_j<0)

AbleMove=0;

break;

case 4://右

t_j++;

if(t_j>=N)

AbleMove=0;

break;

}

if(AbleMove==0)//不能移动则返回原节点

{

return The_graph;

}

if(CreatNew_graph==1)

{

New_graph=(Graph *)malloc(sizeof(Graph));//生成节点

for(x=0;x

{

for(y=0;y

{

New_graph->form[x][y]=The_graph->form[x][y];//复制数码组}

}

}

else

{

New_graph=The_graph;

}

//移动后

New_graph->form[i][j]=New_graph->form[t_i][t_j];

New_graph->form[t_i][t_j]=0;

//printf("移动产生的新图:\n");

//Print(New_graph);

return New_graph;

}

/////////搜索函数

Graph *Search(Graph *Begin,Graph *End)

{

Graph *g1,*g2,*g;

int Step=0;//深度

int Direct=0;//方向

int i;

int front,rear;

front=rear=-1;//队列初始化

g=NULL;

rear++;//入队

Qu[rear]=Begin;

while(rear!=front)//队列不空

{

front++;//出队

g1=Qu[front];

//printf("开始第%d个图:\n",front);

//Print(g1);

for(i=1;i<=4;i++)//分别从四个方向推导出新子节点

{

Direct=i;

if(Direct==g1->udirect)//跳过屏蔽方向

continue;

g2=Move(g1, Direct, 1);//移动数码组

if(g2!=g1)//数码组是否可以移动

{

//可以移动

Evaluate(g2, End);//评价新的节点

//printf("开始产生的第%d个图:\n",i);

//Print(g2);

if(g2->evalue<=g1->evalue+1)

{

//是优越节点

g2->parent=g1;

//移动空格

switch(Direct)//设置屏蔽方向,防止往回推

{

case 1://上

g2->udirect=2;

break;

case 2://下

g2->udirect=1;

break;

case 3://左

g2->udirect=4;

break;

case 4://右

g2->udirect=3;

break;

}

rear++;

Qu[rear]=g2;//存储节点到待处理队列

if(g2->evalue==0)//为0则搜索完成

{

g=g2;

//i=5;

break;

}

}

else

{

free(g2);//抛弃劣质节点

g2=NULL;

}

}

}

if(g!=NULL)//为0则搜索完成

{

if(g->evalue==0)

{

break;

}

}

Step++;//统计深度

if(Step>Max_Step)

{

break;

}

}

return g;

}

int main (int argc, const char * argv[])

{

// insert code here...

Graph Begin_graph={

{{2,8,3},{1,6,4},{7,0,5}},0,0,NULL

};

/*

Graph Begin_graph={

{{2,8,3},{1,0,4},{7,6,5}},0,0,NULL

};

Graph Begin_graph={

{{2,0,1},{4,6,5},{3,7,8}},0,0,NULL

};

*/

//目标数码组

Graph End_graph={

{{1,2,3},{8,0,4},{7,6,5}},0,0,NULL

};

Evaluate(&Begin_graph, &End_graph);//对初始的数码组评价printf("初始数码组:\n");

Print(&Begin_graph);

printf("目标数码组:\n");

Print(&End_graph);

Graph *G,*P;

int top=-1;

//图搜索

G=Search(&Begin_graph, &End_graph);

//打印

if(G)

{

//把路径倒序

P=G;

//压栈

while(P!=NULL)

{

top++;

St[top]=P;

P=P->parent;

}

printf("<<<<<<<<<<<<<<<搜索结果>>>>>>>>>>>>>>>>\n");

//弹栈打印

while(top>-1)

{

P=St[top];

top--;

Print(P);

}

printf("<<<<<<<<<<<<<<<<<完成>>>>>>>>>>>>>>>>>>\n");

}

else

{

printf("搜索不到结果,深度为%d\n",Max_Step);

//设计搜索深度范围主要是防止队列内存越界

}

return 0;

}

六、实验结果

八数码问题求解--实验报告讲解

实验报告 一、实验问题 八数码问题求解 二、实验软件 VC6.0 编程语言或其它编程语言 三、实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程; 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用; 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 四、实验数据及步骤 (一、)实验内容 八数码问题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 2 8 3 1 2 3 1 4 8 4 7 6 5 7 6 5 (a) 初始状态(b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 (二、)基本数据结构分析和实现 1.结点状态 我采用了struct Node数据类型 typedef struct _Node{

int digit[ROW][COL]; int dist; // distance between one state and the destination一 个表和目的表的距离 int dep; // the depth of node深度 // So the comment function = dist + dep.估价函数值 int index; // point to the location of parent父节点的位置 } Node; 2.发生器函数 定义的发生器函数由以下的四种操作组成: (1)将当前状态的空格上移 Node node_up; Assign(node_up, index);//向上扩展的节点 int dist_up = MAXDISTANCE; (2)将当前状态的空格下移 Node node_down; Assign(node_down, index);//向下扩展的节点 int dist_down = MAXDISTANCE; (3)将当前状态的空格左移 Node node_left; Assign(node_left, index);//向左扩展的节点 int dist_left = MAXDISTANCE; (4)将当前状态的空格右移 Node node_right; Assign(node_right, index);//向右扩展的节点 int dist_right = MAXDISTANCE; 通过定义结点状态和发生器函数,就解决了8数码问题的隐式图的生成问题。接下来就是搜索了。 3.图的搜索策略 经过分析,8数码问题中可采用的搜速策略共有:1.广度优先搜索、2.深度优先搜索、2.有界深度优先搜索、4.最好优先搜索、5.局部择优搜索,一共五种。其中,广度优先搜索法是可采纳的,有界深度优先搜索法是不完备的,最好优先和局部择优搜索法是启发式搜索法。 实验时,采用了广度(宽度)优先搜索来实现。 (三、)广度(宽度)优先搜索原理 1. 状态空间盲目搜索——宽度优先搜索 其基本思想是,从初始节点开始,向下逐层对节点进形依次扩展,并考察它是否为目标节点,再对下层节点进行扩展(或搜索)之前,必须完成对当层的所有节点的扩展。再搜索过程中,未扩展节点表OPEN中的节点排序准则是:先进入的节点排在前面,后进入的节点排在后面。其搜索过程如图(1)所示。

MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计

MMORPG游戏的人工智能(AI)和行为树设计 什么是MMORPG的AI? 玩MMORPG的地球人都知道,MMORPG的AI实在是弱智的要死。即使是在WOW这样顶级的游戏中,AI也是有限得掉渣,绝大部分NPC都像一个木桩一样,哪怕是精心设计的BOSS也就只有一些战斗AI。尽管有很多人把动画,或者自动寻路之类的功能也叫做AI,但是我们并不讨论这种基本功能。我们讨论的AI是指,可以使得NPC好像一个真人一样活动的AI。拥有这样AI的NPC 看起来就不再是那个只有血条和攻击力的模型,而给玩家的感受会是一个有信念、欲望和意图的生命。从更广泛的意义上说,如果整个游戏世界是“高AI”的,那么这个游戏世界会充满着自由度。这意味着玩家可以在游戏中“创造”出前所未有的武器、科技甚至会有能力改变整个游戏世界外貌和文明。如果真正出现这样一款MMORPG,那么赢得粉丝们的惊声尖叫应该并不意外。品管中心孕育中的项目“失落的大陆”目前就正在向这个方向努力中,希望能够取得一定水准的突破。 AI系统 一个典型的AI系统包括,感知,导航和决策三个字系统。对于游戏来说,感知系统是可以“作弊”的,不需要NPC去“感知”世界,系统可以直接告诉NPC 世界是怎样的。而导航系统,不属于今天的讨论范围。而决策系统才是让NPC 看起来可以有自己的意图和信念,所以我们接下来主要讨论一下决策系统。

AI决策系统的常见模型 最早,游戏AI决策系统往往是这样写的:1.switch(自己){ 2. 3.case"血量充足": 4. 5.打怪(); 6. 7.break;

8. 9.case"快死了": 10. 11.补血(); 12. 13.break; 14. 15.case"死了": 16. 17.游戏全局->Gameover(); 18. 19.break; 20. 21.} 复制代码 随着硬件的提高,可以分给AI执行的CPU时间越来越长,老板们对AI的要求自然也提高了,比如说老板可能会想出这样的策略:血量80的时候用魔法补一补就行了,血量60的时候吃个小血瓶,血量40的时候吃大血瓶,血量20的时候赶快逃跑。 于是AI程序员就需要找到上面这个switch,然后修改里头的case。想象一下,万一碰到了一个Dota高手当老板,心中有着各种很NB的杀敌策略,需要随时根据环境状态判断利用哪种策略。当策略越来越多,很快,一个带有上万行代码的函数就横空出世了!如果这个时候遇到bug了,甭说修复了,仅仅是阅读这个函数就恐怕就得呕吐了。。。 毫无疑问,上面的方法在遇到大量的状态的时候会让代码崩溃,不过经过无数前辈前仆后继用各种切身努力,帮我们提出了一种又一种精简代码的手段。目

游戏人工智能的发展与展望

XXXX大学 人工智能专题研究 游戏人工智能的发展与展望 学院计算机科学与技术学院 学生姓名 学号 指导教师姓名 2011年12月26日

目录 课题研究背景及问题的提出 (3) 一、人工智能及游戏人工智能简介 (4) 1、人工智能简介 (4) 2、游戏人工智能简介 (4) 二、游戏AI设计目的 (4) 1、增加游戏的挑战性 (5) 2、增加游戏可玩性 (5) 3、帮助展开游戏情节 (5) 三、定性与非定性AI (5) 1、定性的游戏AI (5) 2、非定性的游戏AI (6) 四、现有的一些游戏AI技术 (6) 五、从一些具体的游戏实例中看游戏AI (7) 1、魔兽世界的一些小AI (7) 2、即时战略强大的AI (7) 3、战棋类AI和即时战略AI的比较 (7) 六、游戏AI的展望 (8) 1、我所希望的游戏AI的改观 (8) 2、未来的游戏AI发展 (8) 七、总结 (9) 参考资料 (9)

课题研究背景及问题的提出 1、游戏产业的飞速发展 游戏是一项新兴事物,但游戏的发展十分迅速。在国外,游戏开发经历了20余年的风雨,现在已成为一个高技术,高利润和高速发展的行业。在中国,游戏特别是网络游戏,构成了IT 行业中新型的利润增长点,中国游戏产业也开始蓬勃发展。由于中国拥有最大数量的游戏玩家和用户,使得中国游戏市场已经成为全球最关注的市场。 2、游戏离不开人工智能 我们从小就接触了电子游戏,可以说是见证了游戏业的不断发展与进步。我们玩的游戏越来越高级,越来越精彩。从最早的俄罗斯方块,到小霸王,到魔兽,到现在的纷繁的令人眼花缭乱的各种单机游戏以及网络游戏。我们不禁要问:这些游戏吸引我们的是什么,为什么有的游戏经久不衰,令人乐此不疲,一遍又一遍的玩;有的却索然无味,最多玩两遍就不去再碰?毫无疑问,游戏人工智能是极其重要的一个方面。 我们最早开始知道游戏人工智能存在应该是在即时战略类游戏中,与电脑操纵的部队进行战斗。在魔兽争霸出现之前,国外玩家就很热衷于与电脑进行即时战略对战,那类的游戏也是各种各样层出不穷。但当魔兽争霸出现后立即占领了市场,因为它允许玩家进行局域网联机对战,也就是说,玩家更倾向于“与人斗其乐无穷”,而不是那些死板的,摸透了的,低级的“电脑”----它们需要进化。可以看出,正是玩家的需求促使了游戏人工智能的前进。 3、问题的提出 在游戏业长久的发展中,游戏人工智能在不断进步,带给我们一个又一个惊喜。作为一个电脑游戏爱好者以及计算机专业的学生,使得我对游戏人工智能在游戏中的作用,玩家需要什么样的游戏人工智能及未来的人工智能将会是什么样的产生了极大的兴趣。因此我对这方面进行了一些简单的研究。 关键字:人工智能游戏AI 发展非定性

八数码问题人工智能实验报告

基于人工智能的状态空间搜索策略研究 ——八数码问题求解 (一)实验软件 TC2.0 或VC6.0编程语言或其它编程语言 (二)实验目的 1. 熟悉人工智能系统中的问题求解过程; 2. 熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用; 3. 熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 (三)需要的预备知识 1. 熟悉TC 2.0或VC6.0 编程语言或者其它编程语言; 2. 熟悉状态空间的宽度优先搜索、深度优先搜索和启发式搜索算法; 3. 熟悉计算机语言对常用数据结构如链表、队列等的描述应用; 4. 熟悉计算机常用人机接口设计。 (四)实验数据及步骤 1. 实验内容 八数码问题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法(深度优先搜索或宽度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(A 算法或A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选),并对实验结果进行分析,得出合理的结论。 2. 实验步骤 (1)分析算法基本原理和基本流程; 程序采用宽度优先搜索算法,基本流程如下:

(2)确定对问题描述的基本数据结构,如Open表和Closed表等;

(3)编写算符运算、目标比较等函数; (4)编写输入、输出接口; (5)全部模块联调; (6)撰写实验报告。 (五)实验报告要求 所撰写的实验报告必须包含以下内容: 1. 算法基本原理和流程框图; 2. 基本数据结构分析和实现; 3. 编写程序的各个子模块,按模块编写文档,含每个模块的建立时间、功能、输入输出参数意义和与其它模块联系等; 4. 程序运行结果,含使用的搜索算法及搜索路径等; 5. 实验结果分析; 6. 结论; 7. 提供全部源程序及软件的可执行程序。 附:实验报告格式 一、实验问题 二、实验目的 三、实验原理 四、程序框图 五、实验结果及分析 六、结论

八数码实验报告人工智能课设报告

学生实验报告 实验课名称:人工智能 实验名称: 八数码 专业名称:计算机科学与技术 班级: 学号: 学生姓名: 教师姓名: 2010 年10 月20日 一.实验内容 用OPEN表和CLOSED表解决搜索问题。 二.实验题目 采用启发式算法(如A*算法)求解八数码问题。 三.实验要求 1.必须使用OPEN表和CLOSED表。 2.明确给出问题描述。系统初始状态。目标状态和启发式函数。 3.除了初始状态以外,至少搜索四层。 4.给出解路径(解图)。 四.实验过程 ①问题:初始状态到目标状态是否可解如何判断? 答:实验过程自己给出的初始状态使用A*算法求解,并不是所有的初始状态都可解到达目标状态。因为八数码问题其实是0~9的一个排列,而排列有奇排列和偶排列,从奇排列不能转化为偶排列或者相反。例如:函数f(s)表示s前比s 小的数字的数目(s 则当f(a8)+f(a7)+……+f(a1)为偶数时才能重排成,所以嘛,上面那个有解的. ②问题描述: 在3X3的九宫格棋盘上,摆有8个将牌,每一个将牌都刻有1~8数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格,允许周围的某一个将牌向空格移动,这样通过移动将牌就可以不断地改变将牌的布局。这种游戏的求解的问题是:给定一种处

世的将牌布局或结构和一个目标的布局,问如何移动将牌,实现从从初始状态到目标状态的转变。 下面给出初始状态和目标状态: 初始状态:Array 目标状态: 评价函数f(n)形式为:f(n)=g(n)+h(n),其中g(n)是节点所处的深度, h(n)是启发式函数,这里启发式函数h(n)表示“不在位”的将牌个数,这时f(n) 注意:移动规则为左-→上→右→下。 ③搜索过程: 因此可得解路径:S(4)→B(4)→D(5)→E(5)→I(5)→K(5)→L(5). ④得到OPEN表和CLOSED表 OPEN表

人工智能 八数码实验

人工智能作业八数码问题

一、题目 八数码问题: 初始状态图:目标状态图: 二、算符与状态空间 算符:左、上、右、下 状态空间: 状态:A=(X0,X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8) 初始状态:S0=(0,4,1,5,2,8,3,6,7); 目标状态:Sg=(0,1,7,5,2,8,3,6,4)。

三、搜索树 22 求解: 四、Open 表,Closed 表 Open 表: Closed 表:

五、程序代码 /* 3_13.pro eight puzzle */ trace DOMAINS state=st(in,in,in,in,in,in,in,in,in) in=integer DATABASE-mydatabase open(state,integer) closed(integer,state,integer) res(state) mark(state) fail_ PREDICATES solve search(state,state) result searching step4(integer,state) step56(integer,state) equal(state,state) repeat resulting(integer) rule(state,state) GOAL solve. CLAUSES solve:-search(st(0,4,1,5,2,8,3,6,7),st(0,1,7,5,2,8,3,6,4)),result. search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase), assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),

新兴人工智能应用(练习一:人工智能游戏)

新兴人工智能应用(练习一:人工智能游戏) 1、(单选,10分) 井字棋游戏,是一种在()格子上进行的连珠游戏? A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案:B 2、(单选,10分) 美国科学家经过18年的努力,构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是(),就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案:C 3、(单选,10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是() A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案:D

决策树通常有()个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:B 5、(单选,10分) 有限状态机有()个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:C 6、(单选,10分) 神经网络的组成层次中错误的是() A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案:C

OpenAI 使用一种称为()的方法来训练AI,这种技术看似简单,却能让AI 学习复杂的行为。 A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案:D 8、(单选,10分) AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是() A、使用深度增强学习来实现训练模型,包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快,视野较好,不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案:D 9、(单选,10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示,人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案:B 10、(单选,10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。

人工智能技术在游戏中的应用解读

人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日

人工智能技术在游戏中的应用 前言:人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸 和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机 科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等,研究成果已经广泛地用于了各行各业,当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏,主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味,游戏的主题能够吸引玩家深入,游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中,人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要:本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况,阐述了游戏AI的应用技术,并列举。 关键词:游戏;人工智能;有限状态自动机;模糊逻辑;产生式系统;决策树;人工生命; 专家系统;神经网络;遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来,由于其强大的模拟现实作用,越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展,游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形,并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑,从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏,游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激,得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候,也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足,它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而,这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力,玩家会有很强烈的挫败感,之后便会放弃这样的游戏。所以,人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中,太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢?回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念,他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实,在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述:当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时,如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家,哪个是机器的线程,那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说,通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行,我觉得,网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本,这在里,大量需要各种处理问题的知识与技巧,需要各种类

游戏AI介绍

期末作品报告 课程名称:专业英语 学号: 姓名: 班别:

填写须知 一、个人独立完成作品和报告,不得抄袭。 二、报告字体用小四号宋体,单倍行距,要求统一用A4纸双面打印。

1.全文翻译 游戏AI介绍 在广义上说,大多数游戏都包含一些人工智能(AI)的运用。例如,开发人员多年来都使用AI来给游戏中无数的人物以生命力,从经典的街机游戏Pac Man的鬼魂到第一人称射击游戏中的机器人,还有很多其他游戏。各种各样的游戏类型和游戏人物对什么是游戏AI给出了一个相当广泛的解释。事实上,AI也在其他传统的科学领域得到广泛的运用。 一些开发商认为路径搜索是游戏AI的一部分,有些则认为碰撞检测是游戏AI 的一部分。显然,广义上来说游戏AI是无处不在的。我们要继续解释什么是游戏AI,包括从简单的追逐和逃避在内的一切运动模式,以及神经网络和遗传算法。游戏AI 属于弱AI的范畴是最适合的,但是,在某个意义上,你可以想象游戏AI应用领域的广泛程度。 在游戏中,我们不一定对给参与游戏的机器方以人水平的智能感兴趣。也许我们可通过写代码来控制非人类的生物,比如龙、机器人,甚至老鼠。另外,谁说我们必须赋予机器方智慧呢?不赋予机器方智慧以增加游戏内容的多样性和丰富性。虽然游戏AI经常被呼吁解决相当复杂的问题,但我们可以利用AI去尝试给机器方以个性模样、不同的性格,或塑造情感和各种性情,如,害怕,焦虑,等等。 游戏AI的定义是相当广泛和灵活的。凡是能够产生适当水平的智能从而让游戏更加逼真,有挑战性,最重要的是使游戏变得更加有趣的东西,都可以被当做为游戏AI。正像在游戏中使用真实的物理现象那样,优良的AI增加了游戏的沉浸性,吸引游戏者,使他们一度置身于虚拟世界中。 定性与非定性的AI 游戏AI技术一般有两种形式:定性和非定性。 定性 定性的行为表现是具有指定和可预见性。不含有任何的不确定性。一个简单的追逐算法就是定性行为的一个例子。您可以在代码中设定机器方角色朝某一目标点沿x 和y坐标轴推进,直到角色的X和Y坐标与目标位置一致。 非定性 非定性行为和定性行为正好相反。这些行为具有一定程度的不确定性并且是不可预测性(不确定性的程度取决于AI方法的应用以及这些方法的执行情况)。机器方学习并适应玩家的战斗策略就是一个非定性行为的例子。这种学习方法可以使用神经网络算法、贝叶斯算法,或遗传算法完成。

人工智能试验-八数码难题

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2012 —2013 学年第 1 学期) 课程名称:人工智能开课实验室:信自楼442 2012 年10月 24日 一、上机目的及内容 1.上机内容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 (1)复习程序设计和数据结构课程的相关知识,实现课程间的平滑过渡; (2)掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法; (3)理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图) (1)设计并实现程序,求解出正确的解答路径; (2)对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析; (3)对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 问题描述: 在3×3组成的九宫格棋盘上,摆有八个将牌,每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。棋盘中留有一个空格,允许其周围的某一个将牌向空格移动,这样通过移动将牌就可以 不断改变将牌的布局。这种游戏求解的问题是:给定一种初始的将牌布局或结构(称初始状 态)和一个目标的布局(称目标状态),问如何移动将牌,实现从初始状态到目标状态的转变。 初始状态:8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。其中,状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。 后继函数: 通过移动空格(上、下、左、右)和周围的任一棋子一次,到达新的合法状态。 目标测试: 比较当前状态和目标状态的格局是否一致。 路径消耗: 每一步的耗散值为1,因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。

三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件) 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程) 数据结构 static int target[9]={1,2,3,8,0,4,7,6,5}; 全局静态变量,表示目标状态class eight_num { private: int num[9]; 定义八数码的初始状态 int not_in_position_num; 定义不在正确位置八数码的个数 int deapth; 定义了搜索的深度 int eva_function; 评价函数的值,每次选取最小的进行扩展public:

人工智能实验八数码问题的求解策略

人工智能上机实验二八数码问题的求解策略1、广度优先算法程序截图: 2、最佳优先算法程序截图:

(接上图) 3、程序代码: ①广度优先算法: (defun init-search (start goal) (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *moves*)) (declare (special *start*)) (declare (special *goal*)) (let (tuple) (setq tuple (cons start '(nil)) ) (setq *open* (list tuple) ) (setq *closed* nil ) (setq *start* start) (setq *goal* goal) (setq *moves* '(blank-left blank-up blank-right blank-down)) (breadth-first-search))) (defun breadth-first-search () (declare (special *open*)) (declare (special *closed*)) (declare (special *goal*)) (declare (special *moves*)) (let (state tuple children path) (cond ((null *open*) 'FAIL!) (t (setq tuple (car *open*) ) (setq state (car tuple) ) (setq *open* (cdr *open*) ) (setq *closed* (cons tuple *closed*)) (cond ((equal state *goal*) (setq path (get-path-from *goal*)) (setq path (reverse path)) (print-path path)

2020年新兴人工智能应用试题及答案

2020年新兴人工智能应用试题及答案 练习一:人工智能游戏 1、(单选,10分) 井字棋游戏,是一种在()格子上进行的连珠游戏? A、2*2 B、3*3 C、4*4 D、5*5 答案:B 2、(单选,10分) 美国科学家经过18年的努力,构建了一个无法被击败的西洋跳棋人工智能程序是(),就是最顶尖的跳棋选手也只能和它打成平手。 A、Tic-Tac-Toe B、TD-Gammon C、Chinook D、深蓝 答案:C 3、(单选,10分) 人工智能游戏用到的主要技术错误的是() A、决策树 B、有限状态机 C、神经网络 D、区块链 答案:D

4、(单选,10分) 决策树通常有()个步骤 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:B 5、(单选,10分) 有限状态机有()个要素 A、二 B、三 C、四 D、五 答案:C 6、(单选,10分) 神经网络的组成层次中错误的是() A、输入层 B、隐藏层 C、中间层 D、输出层 答案:C 7、(单选,10分) OpenAI 使用一种称为()的方法来训练 AI,这种技术看似简单,却能让 AI 学习复杂的行为。 A、决策树

B、有限状态机 C、神经网络 D、强化学习 答案:D 8、(单选,10分) AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是() A、使用深度增强学习来实现训练模型,包含了强化学习和深度学习 B、高度可伸缩的分布式训练系统 C、AI的反应较快,视野较好,不会墨守成规 D、AlphaStar运气好 答案:D 9、(单选,10分) AlphaStar与两位《星际争霸2》人类职业选手进行了11场比赛对决演示,人类取得了0场胜利。 A、正确 B、错误 答案:B 10、(单选,10分) 人工智能游戏可以应用到兵棋推演、战术推演、模拟驾驶和军事训练中。 A、正确 B、错误 答案:A 练习二:人工智能安全 1、(单选,10分)

人工智能与棋类

从“算”到“学”,人工智能的进化 1997年,IBM的“深蓝”战胜了卡斯帕罗夫(全名加里·基莫维奇·卡 斯帕罗夫(ГарриКимовичКаспаров),俄罗斯国际象棋棋手,6岁开始下棋,13岁获得全苏青年赛冠军,15岁成为国际大师,16岁获世界青年赛第一名,17岁晋升国际特级大师,在22岁时成为世界上最年轻的国际 象棋冠军,是第十三位国际象棋世界冠军)。在“深蓝”设计者许峰雄看来,“深蓝”主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略:“深蓝”靠硬算可以预判12步,卡斯帕罗夫可以预判10步。

2006年,超级计算机浪潮天梭与中国象棋特级大师许银川的较量最终以平局收场,然而许银川在赛后感慨道:“整个比赛感觉很吃力,因为电脑一步可以算16个变化,而我只能凭借经验和理解与它对抗。而跟我下棋的对手不是真人,这让我感觉很寂寞,我想我还是习惯和有表情交流的真人对弈。” 凭借超越特级大师对后续变化的计算能力,人工智能在此前的多场棋类人机大战中占据上风。但在围棋,人工智能始终无法战胜人类高手。为什么? 要想在围棋上战胜人类顶尖棋手,必须先要让电脑学会像人一样

思考。为此,谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络:“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法,“值网络”(value network)则预测比赛胜利方,用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时,AlphaGo也自行研究新战略,在它的神经网络之间运行了数千局围棋,利用反复试验调整连接点,完成了大量研究工作。 而这种超强的学习能力,正是AlphaGo在战胜职业二段樊麾5个月之后,就可以挑战人类顶尖棋手并“战而胜之”的关键所在。 如果说20年前的超级计算机还在依靠穷举这种有些粗暴的手段 才能战胜人类,那么今天AlphaGo在与职业棋手的两场对弈中,所表现出来智慧和超强学习能力则更加让人惊叹。 深度学习,人工智能的未来

人工智能八数码游戏

实验一:八数码游戏问题 一、八数码游戏问题简介 九宫排字问题(又称八数码问题)是人工智能当中有名的难题之一。问题是在3×3方格盘上,放有八个数码,剩下第九个为空,每一空格其上下左右的数码可移至空格。 问题给定初始位置和目标位置,要求通过一系列的数码移动,将初始位置转化为目标位置。 (a)初始状态(b)目标状态 图八数码游戏 二、实验目的 1.熟悉人工智能系统中的问题求解过程; 2.熟悉状态空间的盲目搜索和启发式搜索算法的应用; 3.熟悉对八数码问题的建模、求解及编程语言的应用。 三、实验的思路 八数码问题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。 例如:

图1 八数码问题示意图 1.启发函数设定 由八数码问题的部分状态图可以看出,从初始节点开始,在通向目标节点的路径上,各节点的数码格局同目标节点相比较,其数码不同的位置个数在逐渐减少,最后为零,因此可以把数码不同的位置个数作为标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息,利用这个信息来扩展节点的选择,减少搜索范围,提高搜索速度。 2.搜索过程:(搜索采用广度搜索方式,利用待处理队列辅助,逐层搜索(跳过劣质节点)) a、把初始数码组压入队列; b、从队列中取出一个数码组节点; c、扩展子节点,即从上下左右四个方向移动空格,生成相应子节点: d、对子节点数码组作评估,是否为优越节点,即其评估值是否小于等于其父节点加一,是则将其压入队,否则抛弃。 e、判断压入队的子节点数码组(优越点)的评估值,为零则表示搜索完成,

人工智能实验报告,包括八数码问题八皇后问题和tsp问题

八数码问题 (一)问题描述 在一个3*3的方棋盘上放置着1,2,3,4,5,6,7,8八个数码,每个数码占一格,且有一个空格。这些数码可以在棋盘上移动,其移动规则是:与空格相邻的数码方格可以移入空格。现在的问题是:对于指定的初始棋局和目标棋局,给出数码的移动序列。该问题称八数码难题或者重排九宫问题。 (二)问题分析 八数码问题是个典型的状态图搜索问题。搜索方式有两种基本的方式,即树式搜索和线式搜索。搜索策略大体有盲目搜索和启发式搜索两大类。盲目搜索就是无“向导”的搜索,启发式搜索就是有“向导”的搜索。 1、启发式搜索 由于时间和空间资源的限制,穷举法只能解决一些状态空间很小的简单问题,而对于那些大状态空间的问题,穷举法就不能胜任,往往会导致“组合爆炸”。所以引入启发式搜索策略。启发式搜索就是利用启发性信息进行制导的搜索。它有利于快速找到问题的解。 由八数码问题的部分状态图可以看出,从初始节点开始,在通向目标节点的路径上,各节点的数码格局同目标节点相比较,其数码不同的位置个数在逐渐减少,最后为零。所以,这个数码不同的位置个数便是标志一个节点到目标节点距离远近的一个启发性信息,利用这个信息就可以指导搜索。即可以利用启发信息来扩展节点的选择,减少搜索范围,提高搜索速度。 启发函数设定。对于八数码问题,可以利用棋局差距作为一个度量。搜索过程中,差距会逐渐减少,最终为零,为零即搜索完成,得到目标棋局。 (三)数据结构与算法设计 该搜索为一个搜索树。为了简化问题,搜索树节点设计如下: struct Chess//棋盘 {

int cell[N][N];//数码数组 int Value;//评估值 Direction BelockDirec;//所屏蔽方向 struct Chess * Parent;//父节点 }; int cell[N][N]; 数码数组:记录棋局数码摆放状态。 int Value; 评估值:记录与目标棋局差距的度量值。 Direction BelockDirec; 所屏蔽方向:一个屏蔽方向,防止回推。 Direction :enum Direction{None,Up,Down,Left,Right};//方向枚举 struct Chess * Parent; 父节点:指向父亲节点。 下一步可以通过启发搜索算法构造搜索树。 1、局部搜索树样例:

人工智能十五数码实验报告

目录 1 实验概述 (2) 2 十五数码问题分析 (2) 2.1十五数码问题简介 (2) 2.2可行性分析 (3) 3问题的求解策略 (3) 3.1算法分析 (3) 3.2 A*算法设计 (4) 4 实验总结 (5) 4.1 实验可视化界面 (5) 4.2个人体会 (6) 4.3 详细代码: (7)

1 实验概述 十五数码问题来源于美国的科学魔术大师萨姆.洛伊德(Sam I.oyd)在1978年推出的著名的“14-15”智力玩具。这个游戏曾经风靡欧美大陆" 。洛伊德的发明其实只是将重排九宫(即八数码问题)中的3阶方阵扩大到4 阶方阵罢了。由于这个细微的变化,十五数码问题的规模远远大于八数码问题,八数码问题的规模较小,总的状态数为9!(=362880)个,而十五数码问题的状态,数为16!()个。故十五数码问题更能评价一个算法的“智能”水平。 2 十五数码问题分析 2.1十五数码问题简介 15数码问题又叫移棋盘问题,是人工智能中的一个经典问题。所谓的15数码问题:就是在一个4×4的16宫格棋盘上,摆放有15个将牌,每一个将牌都刻有1~15中的某一个数码。棋盘中留有一个空格,允许其周围的某一个将牌向空格移动,这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。这种求解的问题是:给定一种初始的将牌布局或结构(称初始状态)和一个目标布局(称目标状态),问如何移动数码,实现从初始状态到目标状态的转变,如下图所示。问题的实质就是寻找一个合法的动作序列

2.2可行性分析 十五数码问题存在无解的情况,当遍历完所有可扩展的状态也没有搜索到目标状态就判断为无解。可以根据状态的逆序数来先验的判断是否有解,当初始状态的逆序数和目标状态的逆序数的奇偶性相同时,问题有解;否则问题无解。状态的逆序数是定义如下:把四行数展开排成一行,并且丢弃数字0 不计入其中,ηi是第i 个数之前比该数小的数字的个数,则η=Σηi 是该状态的逆序数,例如:对于初始状态:5、1、2、4、9、6、3、8、13、15、10、11、14、7、12.其η=0+0+1+2+4+4+2+6+8+9+8+9+11+6+11=81;对于目标状态:1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15,其η=0+1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14=105。初始状态和目标状态的奇偶性相同,故存在解路径。 3问题的求解策略 3.1算法分析 十五数码问题的解空间树属排列树,用于排列树搜索的方法主要有两大类:一类是盲目搜索,如深度优先搜索DFS 和广度优先搜索BFS;另一类是启发式搜索,如A* 算法。 对于十五数码问题,深度优先搜索的状态空间搜索树的深度可能为无限深,或者可能至少要比某个可接受的解答序列的已知深度上限还要深。应用此策略很可能得不到解。宽度优先搜索的优势在于当问题有解时,一定能找到解,且能找到最优解。但其搜索时需要保存所有的待扩展结点,这样很容易扩展那些没有用的结点,造成状态的指数增长,甚至“组合爆炸”。这对宽度优先搜索很不利。这两种搜索方法的共同缺点是结点排序杂乱无章,往往在搜索了大量无关结点后才能得到目的结点,只适合于复杂度较低的问题的求解。 启发式搜索利用特定问题自身所携带的启发信息在一定程度上避免了盲目搜索的不足,适合于解决十五数码问题。其核心思想是引入一个启发式函数(或称为评估函数)利用评估函数为生成的结点估值%并按估值的大小对结点进行排

精编(人工智能)游戏编程中的(人工智能)技术

(人工智能)游戏编程中的(人工智能)技术

游戏编程中的人工智能技术 <神经网络入门> (连载之一) 用平常语言介绍神经网络 (NeuralNetworksinPlainEnglish) 因为我们没有很好了解大脑,我们经常试图用最新的技术作为一种模型来解释它。在我童年的时候,我们都坚信大脑是一部电话交换机。(否则它仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;能是什么呢?)我当时仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;看到英国著名神经学家谢林顿把大脑的工作挺有趣地比作一部电报机。更早些时候,弗罗伊德经常把大脑比作一部水力发电机,而莱布尼茨则把它比作了一台磨粉机。我仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;听人说,古希腊人把大脑功能想象为一付弹弓。显然,目前要来比喻大脑的话,那只可能是一台数字电子计算机了。-JohnR.Searle[注 1] 神经网络介绍(IntroductiontoNeuralNetworks) 曾有很长一个时期,人工神经网络对我来说是完全神秘的东西。当然,有关它们我在文献中已经读过了,我也能描述它们的结构和工作机理,但我始终没有能“啊哈!”一声,如同你头脑中一个难于理解的概念有幸突然得到理解时的感觉那样。我的头上好象一直有个榔头在敲着,或者像

电影AnimalHouse(中文片名为“动物屋”)中那个在痛苦地尖叫“先生,谢谢您,再给我一个啊!”的可怜家伙那样。我无法把数学概念转换成实际的应用。有时我甚至想把我读过的所有神经网络的书的作者都抓起来,把他们缚到一棵树上,大声地向他们吼叫:“不要再给我数学了,快给我一点实际东西吧!”。但无需说,这是永远不可能发生的事情。我不得不自己来填补这个空隙...由此我做了在那种条件下唯一可以做的事情。我开始干起来了。<一笑> 这样几个星期后,在一个美丽的日子里,当时我在苏格兰海边度假,当我越过一层薄雾凝视着狭长的海湾时,我的头脑突然受到一个冲击。一下子悟到了人工神经网络是怎样工作的。我得到“啊哈!”的感觉了!但我此时身边只有一个帐篷和一个睡袋,仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;有半盒子的脆玉米片,没有电脑可以让我迅速写出一些代码来证实我的直觉。Arghhhhh!这时我才想到我应该买一台手提电脑。不管怎样,几天后我回到家了,我立刻让我的手指在键盘上飞舞起来。几个小时后我的第一人工神经网络程序终于编成和运行了,仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;且工作得挺好!自然,代码写的有点乱,需要进行整理,但它确实已能工作了,仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;且,更重要的是,我仍;之上;且;当下;和;可是;能够;俩;见;某公司;运营;知道它为什么能工作!我可以告诉你,那天我是一位非常得意的人。 我希望本书传递给你的就是这种“啊哈!”感觉。当我们学完遗传算法时,你可能已尝到了一点感觉,但你希望这种感觉是美妙的话,那就要等把神经网络部分整个学完。 生物学的神经网络-大脑 (ABiologicalNeuralNetwork–TheBrain)

“人工智能与游戏编程”课程设计

“人工智能与游戏编程”课程设计 摘要:结合人工智能技术与游戏设计的相关特点,讨论课程的教学目标与任务;介绍课堂教学及其课时分配以及实验设计与考核方式。对其他与人工智能与游戏编程课程相关的教学有很好的参考与借鉴作用。 关键词:教学改革;人工智能;游戏设计;游戏编程 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学的一个分支,是研究、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。人工智能技术研究领域包括机器人、模式识别、自然语言处理、机器学习、数据挖掘、人工神经网络和专家系统等[2],其最为广泛的应用之一就是游戏设计[3]。游戏设计虽然涉及多门学科,但其作为应用并没有形成一门单独的理论[4-5]。由于游戏存在较大的市场以及其作为人工智能的一个重要应用,国外已有多所大学开设了游戏设计课程。如卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)于1999年设立了娱乐科技硕士学位,并开设了相关课程;南加州大学(The University of Southern California)设立了为期3年的互动媒体艺术(fine arts in interactive media)硕士学位课程,并于大学部设立电子游戏设计(video-game design)副修课程。该校也为美国军队创作训练士兵的电子游戏,透过战斗情境模拟来进行沙盘演练。麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology)提供多种电子游戏设计相关课程,并研发将电玩游戏纳入教室教学的方法。斯坦福大学(Stanford University)提供电子游戏设计史及包含最佳电子游戏竞赛奖的计算机绘图课程。华盛顿艺术学院(The Art Institute of Washington)为亚特兰大艺术学院的分校,提供授予学士学位的视觉及游戏程序设计课程。在初期的艺术与设计重点培训后,学生将学习立体动画相关技术。国内也有多所高校开设了游戏设计的相关课程,如北京邮电大学,首都师范大学等,为了适应市场许多培训机构也开设了游戏设计课程,但培训机构将课程的重点放在了实际的编辑代码中而过少的关注理论。中南大学开设人工智能课程已有20多年的历史,在教学实践中,中南大学智能系统与智能软件研究所的教师们在教学科研方面取得了许多令人振奋的成果。在良好的环境中,人工智能与游戏编程课程应运而生[6-7]。 1教学目标与要求 中南大学人工智能与游戏设计课程主要面向智能方向4年级学生,在4年级第一学期开设。学习该门课程之前需要具备人工智能以及计算机编程方面的课程知识,并且需要一定的计算机图形学的相关知识基础。 此门课程的学习使学生了解游戏设计与虚拟现实的基本概念和术语及其基本设计方法,理解人工智能在游戏中的相关应用,熟悉游戏设计中编程以及建模技术,为学生将来利用人工智能技术以及游戏设计技术奠定必要的知识基础。除此之外向学生介绍计算机游戏的基本原理和最新进展,包括计算机游戏动画的最新概况、游戏程序设计概览、2D游戏的基本编程技术、3D游戏动画的基本编程技术、3D游戏场景的组织与绘制、游戏中的高级图形技术、游戏中的音频编程、

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